出品｜虎嗅科技组 作者｜宋思杭 编辑｜苗正卿 头图｜视觉中国 在硅谷，今年已经数不清楚究竟上演了多少场如此戏剧性的"对手戏"。最新一场戏的两位主角是硅谷最出名 的两家公司，一家是OpenAI，一家是Apple。 就在本周五，有媒体消息称，OpenAI最近正忙着挖苹果"老将"，包括设计师、硬件工程师、可穿戴设备专家 等等关键角色。 而仅仅是挖走苹果的核心人才，还满足不了奥特曼的硬件"野心"，当然也够不成OpenAI想做硬件、甚至与苹 果抗衡的充分条件。这里面还少了一个关键因素：硬件的供应链。 但稍加留意，就可以注意到奥特曼硬件"野心"的蛛丝马迹：其在过去一年中，已经多次与苹果赖以成名的供 应链厂商展开接触。比如OpenAI曾以数十亿美元收购了由苹果前首席设计官Jony Ive创立的硬件公司；除此 之外，OpenAI还与立讯精密、歌尔声学等苹果供应链的重要合作伙伴建立联系，试图把原型设备从设计推向 量产。 换句话说，OpenAI正在尝试复制苹果的"成功方程式"。在过去，人们习惯于把OpenAI视为纯粹的软件公 司：算法、模型、算力是它的关键词。但现在看来，奥特曼似乎想改写这一叙事。 放在更大的视角，如果OpenA ...

OpenAI硬件战略布局 - 公司正积极从苹果挖角关键人才 包括硬件工程师 可穿戴设备专家和供应链管理骨干等数十名前苹果员工[1][6] - 以65亿美元收购苹果前首席设计官Jony Ive创立的硬件公司io Products 获得顶尖工业设计资源[4] - 与立讯精密合作量产口袋大小具备上下文感知的AI设备 并与歌尔声学就音频组件展开合作[8] 供应链与芯片领域拓展 - 公司接触苹果赖以成名的代工网络 进入苹果产线[8] - 与博通和台积电接触 计划2026年量产自研推理芯片 实现软硬结合全链路控制[8] - 过去一年多次与苹果供应链厂商展开接触 试图把原型设备从设计推向量产[1] 产品战略与市场定位 - 探索AI原生交互载体 而非传统手机或电脑形态[4] - 可能率先推出功能强大的智能眼镜 具备实时翻译 智能导航和信息提醒等AI交互技术[12] - 硬件产品将瞄准苹果旗舰产品领域 包括AirPods音频架构和Apple Watch微型化工艺等[6] 商业模式变革 - 从纯软件订阅收费转向硬件加订阅组合模式 类似苹果持续收入路径[21] - 硬件成功可能为AI公司探索出新商业路径 形成第二增长曲线[2][21] - 从只做软件的AI公司转变为软硬结合的新物种[4] 生态竞争分析 - 构建以AI为核心的生态系统 降低开发者门槛 提供全新开发模式[14][15] - 可能打破传统操作系统和应用商店模式 提供更智能便捷的交互体验[14][16] - 若产品成功将对苹果硬件销量产生冲击 特别是在智能眼镜等新兴领域[11][12] 行业对比视角 - 国内AI公司如智谱和MiniMax仍选择与硬件厂商合作 将AI能力作为补充赋能[22] - 自研硬件对国内企业存在供应链挑战 且C端商业化路线尚未跑通[23][24] - OpenAI与国内AI公司已成为不同物种 其硬件战略决心令海内外企业望而却步[25]

产业集群发展 - 重庆按照"整零协同、软硬结合、共建生态"思路打造世界级智能网联新能源汽车产业集群 [1] - 形成以长安汽车、赛力斯汽车为龙头，10多家整车企业协同发展的整车体系 [2] - 智能网联新能源汽车零部件三大系统、十二大总成、56个部件实现全覆盖和集群式发展 [2] 技术创新突破 - 拓普汽车采用一体化压铸成型技术使铝后副车架减重30%以上 [1] - 博世氢动力系统推出300千瓦氢动力模块，支持49吨重卡翻越天山 [2] - 氢燃料电池充能仅需10多分钟可实现600多公里续航 [2] - 弗迪刀片电池、青山工业多合一电驱等技术位居全国前列 [2] 智能化制造水平 - 赛力斯凤凰智慧工厂关键工序实现100%自动化 [1] - 工厂采用24小时在线监测系统 [1] - "光伏+造车"零碳工厂项目年发电1584万千瓦时，减排二氧化碳13284吨 [1] - 建成349个汽车行业数字化车间和52个智能工厂 [3] 氢能技术应用 - 博世氢动力模块可适配4.5吨至49吨冷链物流车、环卫车及干线重卡 [2] - 氢动力系统在18个省份开展示范运营 [2] - 氢燃料电池在高海拔、低温环境中保持良好性能 [2] 产业生态建设 - 加快建设"便捷超充之城"，实现所有乡镇街道超快充设施全覆盖 [3] - 完善物流、金融、检验检测等服务体系 [3] - 实施"渝车出海"行动，产品销往164个国家和地区 [3] 产能与增长表现 - 2024年重庆市汽车产量达254万辆，其中新能源汽车产量95万辆 [2] - 2024年1-7月新能源汽车产量持续保持强劲增长态势 [2]

自研芯片进展 - M100芯片于今年一季度完成样片回片并迈过量产关键阶段 随后在两周内完成功能测试和性能测试 目前小批量上样车进行道路测试 [2] - M100预计明年量产上车 在此之前公司仍依赖英伟达和地平线作为合作伙伴 近期已加强芯片部门信息管控以保障战略安全和合作关系 [2] 芯片性能表现 - 在处理大语言模型计算任务时 1颗M100有效算力相当于2颗英伟达Thor-U [2] - 在处理卷积神经网络视觉任务时 1颗M100有效算力可对标3颗英伟达Thor-U [2] 研发投入与策略 - 自研芯片项目规划资金预算达数十亿美元 [3] - 研发工作涵盖NPU SoC等硬件以及软件开发与适配 形成多层解决方案 [3] - 采用软硬结合研发策略 通过软件调度提升芯片硬件算力利用率 实现性能降维打击 [3] 技术挑战与行业趋势 - 自研芯片需突破算法 编译器和芯片设计技术深度 打破硬件瀑布式开发与软件敏捷迭代壁垒 构建跨部门协同流程 [4] - 智驾芯片设计重心从卷积神经网络优化转向对Transformer架构的原生高效支持 尤其关注FP4 FP6等超低精度优化 [4] 产品配置策略 - 纯电车型MEGA和i8全系搭载英伟达Thor-U芯片 纯电SUV i6也有意全系采用英伟达方案 [4] - L系列增程车型根据AD Max和AD Pro版本分别搭载英伟达Thor-U或地平线征程6M芯片 [5] 自研核心动机 - 专用芯片可针对公司算法进行特定优化 实现更高性价比和效率 [5] - 当前使用英伟达芯片因其对新算子支持较好且算力充足 未来算法锁定后将通过自研实现更优效率和成本 [5]

核心观点 - 城区辅助驾驶是验证公司通往"未来物理世界的基础设施"的试金石 [1][5] - 公司从芯片商转型为软件商，核心战略是软硬件结合系统以提升效率 [3][4] - 目标3-5年内主导智能驾驶市场，5-10年拓展机器人业务 [4] - 每三台智能汽车就有一台搭载公司芯片，市占率达33.97% [6][13] 发展历程 - 2015年成立时选择机器人芯片赛道避开移动互联网红海 [7] - 2019年经历至暗时刻，裁员1/3后All in汽车领域 [7] - 关键突破：2018年与长安合作UNI-T车型年销16万辆 [8] - 2021年与理想合作，300人团队支持J3芯片量产 [10] - 当前前装量产出货超800万套，覆盖200+车型 [13] 产品技术 - J6P芯片算力560TOPS，存储带宽205GB/s [24] - 推出Horizon Cell"弹夹系统"实现硬件可插拔、软件可升级 [26] - HSD方案分300/600/1200三个版本覆盖全价格段需求 [26] - 采用端到端技术架构支持全场景数据闭环验证 [24] 行业认知 - 智能驾驶本质是功能价值，未来将延伸情绪价值 [15] - AI时代产品逻辑是"逼近世界真相"而非连接 [16][17] - L3定义应具备清晰ODD边界+L2全场景能力 [21] - 技术护城河来自长期研发积累而非算法创新 [20] 市场策略 - 与奇瑞合作HSD方案2025年9月量产 [28] - 预计3年内城区辅助驾驶将普及至10万级车型 [26] - 采取"以高打低、以快打慢"对标英伟达Thor芯片 [19] - 用户信任度公式：（安心度×专业度×亲密度）/夸大度 [28]